An Enhanced Approach to Predict Heart Disease for Genx using Machine Learning Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Heart disease remains among the leading causes in which individuals die across the globe, especially the middle aged. It is not easy to predict it in the early days since there is a great number of various factors, which determine it, including the state of the clinical conditions, lifestyle behaviors, and processes, a lot of which are related to the working of the body. To aid this task this study proposes a new method of utilizing machine learning that is especially aimed at individuals belonging to the Gen X generation i.e., people between the age group of 40 to 60 years as they are the people that are more likely to experience an issue connected to the heart.The study relied on the UCI Heart Disease data and picked 216 records of individuals within this age category.The analysis of these records was done using 14 significant features of health care. To refine the data to facilitate the quality of the models made, the data were well prepared by addressing any irregular values, normalising the data on a normal scale and converting any non-numberical data to an appropriate form before the training of the models. There were four machine learning techniques that were evaluated, these include Logistic Regression, K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree, and finally, Randome Forest.The study resulted that the KNN method performed best with the testing accuracy rating of 95 which is superior to the other methods.The research contributes to an existing gap in studies because this study targets a certain group of people of certain age as opposed to the general population. It also provides a comparison of the effectiveness of some of the commonly used machine learning methods to predict heart disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».